Python

• Python
• 2023.04.16
• 1

【Matplotlib】論文用の図を作成する時の注意点を自分用にまとめた

フォントの埋め込み設定Type 1フォントを使いたい時import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['text.usetex'] = True plt.rcParams['text.latex.preamble

• Python
• 2022.07.20
• 1

Pythonの最適化オプション

Pythonにも最適化オプションが存在したことを最近知ったので、メモ程度にまとめます。Pythonのオプション・環境変数などについてはドキュメントに記載されています。オプション-Oassertの削除組み込み定数__debug__の値をFalseにする-OOa

• 深層学習
• 2022.04.07
• 0

PyTorchモデルがTorchScriptに変換できないときに確認すること

torch.jit.traceを試してみるtorch.jit.script(model)がうまくいかない場合でも、torch.jit.trace(model, sample_input)ならうまくいく場合があります。torch.jit.traceを使った場合、変換後

• Python
• 2022.02.12
• 0

【テトリスを作る②】基本機能の実装

「テトリスを作る」第2回は、SRSシステムやスコア計算を除く基本機能の実装です。前回の記事はこちら具体的には、TetrominoクラスPlayFieldクラスTetrionクラスCanvasクラス（GUI用）EventHandlerクラス（キー入力管理）Applicatio

• Python
• 2021.05.09
• 2

【pythonで最適化】いろんな方法でTSPを解いてみた！

NP困難な最適化問題として知られる巡回セールスマン問題を、複数の近似解法と厳密解法を使って解いてみました。使用した解法は以下の４個です。整数計画問題(MTZ制約を使用、厳密解法)遺伝的アルゴリズム(近似解法)焼きなまし法(近似解法)2-opt(山登り法として実装、近似解法)実装はp

• 数理最適化
• 2021.02.24
• 2

Yenのアルゴリズム

KSPについて少し勉強したので、理解を深めるために実装してみました。この記事ではアルゴリズムのイメージをつかむことを目的とし、アルゴリズム流れの説明実装例の紹介 を行います。厳密な解説を目的としたものではないのでご注意ください。KSP（K-shortest path pro

• 数理最適化
• 2021.02.15
• 0

EppsteinのK-shortest pathを求めるアルゴリズムを実装したので解説します。

本記事の目的は、Eppsteinのアルゴリズムをふんわりと理解することです。詳細に理解したい方は元論文も合わせてご覧ください。K-shortest path problem とはk-shortest path problemとは、k番目に短い経路を求める問題で、いくつかのバリエーシ

• Python
• 2020.12.07
• 0

[Mac] pip install GDALでエラーが出るとき

シェープファイルをnetworkxで読み込んでグラフを作成したいときにはgdalが必要になります。ない場合は以下のようなエラーメッセージが出ると思います。ModuleNotFoundError: No module named 'osgeo'そこで先人たちの

• Python
• 2020.11.07
• 1

Matplotlibを使って動画を作成する

今回はpythonの画像描写ライブラリmatplotlibのArtistAnimation,basemapを使って以下のような動画を作成していきます。題材はこちらで実装したプロ野球のスケジューリングです。ArtistAnimationでは、予め用意した複数の画像を、パラパラ漫画のよ

• Python
• 2020.09.27
• 2

pulpで整数計画問題を解く〜実装編〜

プロ野球のスケジュール作成を題材に、定式化からpulpを使った実装まで。定式化はこちら↓https://yamakuramun.info/?p=187筆者の環境：macOS Catalina version10.15.6python3.8.3pulpのインストー